拿支笔，那张纸，对着书本，不停地看一旁写。记住你必须自己为他动手写写，千万不能傻看，更别不会相信那些教程的或视频之类的。仅有自己动笔写写写画画才最更好理解。
学习计算机基础往往是用最原始的反而最能起效果。
数据结构是能解决问题的，有当然的先后逻辑，我想知道为什么要这样，有哪些痛点。
比如说，早期的时候我们用数组能解决问题，当业务量大的时候，数组的痛点就跑来，只不过可以查询速度快，但直接插入和彻底删除性能太差。
此时此刻，而且上面的痛点，才发明了链表，插入和删出性能好，可是去查询又太少快了。
后再，又发明了tree，二叉树结构，网站查询速度还行，插入彻底删除也还行吧，可是听说后来发现特殊的二叉树很难突然发生偏科现象。
紧接着，又有人发明了不偏科的平衡二叉树，华指的有红黑树，能一一平衡。
当然，聪明的人很多，陆陆续续现身的数据结构，有hashtable，增强了数组、链表和红黑树，略显更杰出了一些。
有，redis中都用到的跳表，也很比较好，愿意研究研究。
有了这些知识以后，是可以去做研究帮一下忙mysql，的或elk中用到的数据结构，mysql的索引为什么那么快，专用是btree，为什么要用btree。elk为么查询速度那么快，什么是倒排，等等。
数据结构和算法是程序的两个方面。数据结构定义了程序的基础数据的存在形式，诸如比较普遍的数组、链表、队列、栈等，复杂一点的例如二叉树，红黑树等树结构，算法则是怎么把以当然数据结构读取的数据并且读取存储和乘除运算，比如最常见得排序算法冒泡排序，都很降序排列，奇怪有一点得正如java里面hashmap的实现-链表和红黑树的生克制化。
必须你得很清楚什么是hash碰撞！
当有数据现金存入哈希表时，先使用hash算法（其实那就是一种名为压解策略）可以计算数据的hash值，接着现金存入相应的数组中另外元素！只不过是使用装换，所以我事实上的会才能产生，两个差别数据的hash值是一样的（比如hash算法是取模，101和91是一样的1另外hash值），这那就是checksum，或者叫做hash碰撞！
解决hash碰撞比较多有以下俩种
1，新区地址法：在发生了什么hash激烈的碰撞的时候，常规当然的策略（例如线性中搜索该元素后面的空位放入后，或者随机数探测到方法等）将新的数据后放不满足策略的空位置！
2，再哈希法：建议使用多种hash算法，当出现的时候，在用下一种算法，直到能找到空位插入到为止，如果hash对撞比较严重，可以使用这种方大吓提高hash计算时间！
3，链地址法：把每个数组的元素为a链表，不变数组链表的数据形式，在发生的时候，把新数据再插入到随机元素的链表中！
举个例子，比方说一个250000的数据，要是使用寻常的顺序里查，需要125000次也很，而如果不使用hash表（假设是非常匀实的hash表，数组是500个元素，链表是500个节点），则只需要500/2500/2500次比较比较，就这个可以查到！效率从o(n)降到了o(1)常量级别！
很多语言中都有hash的实现，而在jdk中建议使用的那是链地址法来解决哈希的，只不过在jdk8中，当链表节点数大于08的时候，会自动转换的成红黑树，一系列提升了可以查询的效率！
hashmap是面试中常常觉得说起的点，要重点关注下，始终走在java开发技术分享的道路上，几乎不停息，请留言关注！！
